许多下棋的人一旦用多了AI分析，很容易因为AI实力比自己强而产生依赖心理，不再思考与甄别AI行棋的合理性，这一点是很危险的。首先各种开源AI的配置各有不同，算法相近的AI的硬件配置很大程度上影响甚至决定了它们的棋力，所以不同Al给出的推荐下法即使大相径庭也是不足为奇的，不能盲从AI的推荐着法。

Al的胜率是基于Al自身＂左右手＂互下给出的，倘若存在一些人类的看不出而Al反复强调的手段或者人类经计算后结果明确而Al认为算不清的地方，Al的胜率就不够真实了。所以Al对我们学棋下棋只是起到辅助的作用，千万不可让其代替了我们对棋的思考。

3.AI对一些人类不易察觉的局部手段十分敏感，并且这些手段有时甚至对全局胜负产生巨大影响。

棋力的高低往往取决于对棋局价值判断的准确性。围棋说到底就是围空捞目的游戏，双方轮流落子，如果每个回合都亏一点，棋也就在不知不觉中输掉了。而价值判断的准确性更依赖于着法的准确性，如果没有看到最佳的下棋着法，那么你所认为的局部价值就会比它实际价值要低；而如果对方看清了实际价值，双方的实力差距就体现出来了。

学习与围棋

前些天被他人问到这样一个问题：学棋的孩子会什么时候把学习围棋的一些心得运用到学业中？我后来想了想，发现这种运用很可能就是一个潜移默化的过程。如果真要枚举下棋与学习的相似之处还真有不少，且要想把棋下好，把学习搞好，无外乎＂勤＂与＂真＂二字。一是克服懒惰，踏踏实实。二是不欺骗自己。但二者之间更重要的联系恐怕不是各自所包含的知识领域，而是思维方式的相通性。比如我个人就比较喜欢＂把特殊问题一般化＂的思考方式。无论是对每个知识点的归纳整理，还是对围棋定式的思考总结，都要尝试去透过现象看本质。这样知识点就能被灵活调用而不拘泥于书本，定式才能根据全局配置而不拘泥于常型，那种豁然开朗的感觉便是我们前进下去的动力。

再说点具体的东西吧……学习中做错题会说＂粗心＂，下棋中看错棋会说会说＂打勺＂。遇到这样那样的＂看错了＂，倘若自己能发现原因并及时总结，就不足为虑。但如果不加以重视，＂不知为知之＂，错误的认识只会越积越多，自认为理解的东西尚且是一知半解，自认为不理解的东西就恐怕是一无所知了。

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结语:祝所有人能更自在地在属于围棋的黑白世界中遨游。

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